img2threejs 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Rebuild the object in a reference image as a code-only, procedural, quality-gated, animation-ready Three.js model. Token-efficient image-to-3D.
microsoft
Visual Studio Code 编辑器源码,微软开源的跨平台代码编辑器。目前累计 19.4 万 star、4.5 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 36 / 65707,主要语言为 TypeScript,项目始于 2015 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给写代码与文档的人:涉及 editor、electron、microsoft、typescript 方向。
按累计星标排序,库内共 65,707 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 65,980 个)。
优先使用本地记录的星标快照计算近 7 天真实增量;快照不足 7 天时,按「创建以来日均获星」估算,数值旁会标注口径。
已收录 GitHub 星标过千的公开项目,附原始简介、语言、主题与活跃度。用一句自然语言描述需求,即可获得 AI 推荐。
img2threejs 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Rebuild the object in a reference image as a code-only, procedural, quality-gated, animation-ready Three.js model. Token-efficient image-to-3D.
Hunyuan3D-2 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
High-Resolution 3D Assets Generation with Large Scale Hunyuan3D Diffusion Models.
TRELLIS 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途,主打可伸缩。
Official repo for paper "Structured 3D Latents for Scalable and Versatile 3D Generation" (CVPR'25 Spotlight).
stable-dreamfusion 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Text-to-3D & Image-to-3D & Mesh Exportation with NeRF + Diffusion.
dreamgaussian 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
[ICLR 2024 Oral] Generative Gaussian Splatting for Efficient 3D Content Creation
Hunyuan3D-2.1 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途,主打适合生产环境。
From Images to High-Fidelity 3D Assets with Production-Ready PBR Material
map-anything 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
MapAnything: Universal Feed-Forward Metric 3D Reconstruction
Unique3D 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
[NeurIPS 2024] Unique3D: High-Quality and Efficient 3D Mesh Generation from a Single Image
zero123 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Zero-1-to-3: Zero-shot One Image to 3D Object (ICCV 2023)
DreamCraft3D 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[ICLR 2024] Official implementation of DreamCraft3D: Hierarchical 3D Generation with Bootstrapped Diffusion Prior
HunyuanWorld-1.0 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
Generating Immersive, Explorable, and Interactive 3D Worlds from Words or Pixels with Hunyuan3D World Model
PartCrafter 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型训练与推理。
[NeurIPS 2025] PartCrafter: Structured 3D Mesh Generation via Compositional Latent Diffusion Transformers
WorldGen 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
🌍 WorldGen - Generate Any 3D Scene in Seconds
LGM 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
[ECCV 2024 Oral] LGM: Large Multi-View Gaussian Model for High-Resolution 3D Content Creation.
zero123plus 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Code repository for Zero123++: a Single Image to Consistent Multi-view Diffusion Base Model.
TripoSG 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
TripoSG: High-Fidelity 3D Shape Synthesis using Large-Scale Rectified Flow Models
Magic123 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[ICLR'24] Official PyTorch Implementation of Magic123: One Image to High-Quality 3D Object Generation Using Both 2D and 3D Diffusion Priors
HY-WorldPlay 是用 Python 编写的开发框架,提供应用开发的基础结构,主打实时。
HY-World 1.5: A Systematic Framework for Interactive World Modeling with Real-Time Latency and Geometric Consistency
HunyuanWorld-Voyager 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容,主打实时。
Voyager is an interactive RGBD video generation model conditioned on camera input, and supports real-time 3D reconstruction.
objaverse-xl 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
🪐 Objaverse-XL is a Universe of 10M+ 3D Objects. Contains API Scripts for Downloading and Processing!
📦Portable package for running Hunyuan3D 2.0/2.1 on Windows. | 混元 3D 2.0/2.1 整合包
📦Portable package for running Hunyuan3D 2.0/2.1 on Windows. | 混元 3D 2.0/2.1 整合包
Direct3D-S2 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途,主打易用。
[NeurIPS 2025] Direct3D‑S2: Gigascale 3D Generation Made Easy with Spatial Sparse Attention
HunyuanWorld-Mirror 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途,主打速度快。
[ICML 2026] WorldMirror: Fast and Universal 3D reconstruction model for versatile tasks
3DTopia-XL 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[CVPR 2025 Highlight] 3DTopia-XL: High-Quality 3D PBR Asset Generation via Primitive Diffusion
项目列表来自 GitHub 官方 Search API(stars:>1000)。单个查询最多只能返回前 1000 条,所以「同步热门」取到的是星标最高的 1000 个;要拿全量必须按星标区间拆成多个查询——本站会先查各区间的真实数量再自动切分(1k–2k 约 3.2 万个,2k–5k 约 2.1 万个,5k–20k 约 1 万个,2 万以上约 2300 个)。GitHub 上星标过千的公开仓库当前约 65,980 个,本站已收录 65,707 个。星标、简介、语言与主题均为 GitHub 原始字段,未做人工逐一核验。
中文介绍分三种来源,卡片与详情页均有标注:热门项目使用本站人工维护的条目;其余项目由程序依据语言、主题、简介中的特征词与项目数据自动生成;仓库原简介本身是中文时直接引用原文。自动生成的介绍只是对公开字段的归纳,不代表项目方表述,也不构成选型结论。
每日推荐按北京时间每天从星标 6000 以上、近 18 个月仍有提交且未归档的项目中选取,排除近 120 天已推荐过的项目,同一天内结果固定。推荐结果由规则引擎(或配置的大模型)生成,不构成选型结论。
每天每台设备可免费检索 3 次,浏览、筛选和关键词查找不消耗额度。选择下方任一方案即可继续(当前为模拟支付)。
模拟支付不会接入真实渠道,也不会产生任何扣款。